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算法刷题记录——LeetCode篇(2.10) [第191~200题](持续更新)

news 来源：原创 2025/8/23 3:20:10

更新时间：2025-04-04

  • 算法题解目录汇总：算法刷题记录——题解目录汇总
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优先整理热门100及面试150，不定期持续更新，欢迎关注！

198. 打家劫舍

你是一个专业的小偷，计划偷窃沿街的房屋。每间房内都藏有一定的现金，影响你偷窃的唯一制约因素就是相邻的房屋装有相互连通的防盗系统，如果两间相邻的房屋在同一晚上被小偷闯入，系统会自动报警。

给定一个代表每个房屋存放金额的非负整数数组，计算你不触动警报装置的情况下 ，一夜之内能够偷窃到的最高金额。

示例 1：

输入：[1,2,3,1]
输出：4

解释：偷窃 1 号房屋 (金额 = 1) ，然后偷窃 3 号房屋 (金额 = 3)。偷窃到的最高金额 = 1 + 3 = 4 。

示例 2：

输入：[2,7,9,3,1]
输出：12

解释：偷窃 1 号房屋 (金额 = 2), 偷窃 3 号房屋 (金额 = 9)，接着偷窃 5 号房屋 (金额 = 1)。偷窃到的最高金额 = 2 + 9 + 1 = 12 。

提示：

  • 1 <= nums.length <= 100
  • 0 <= nums[i] <= 400

方法一：动态规划（空间优化）

使用动态规划，由于每个状态只依赖于前两个状态的值，可以用两个变量保存前两个状态，优化空间复杂度到 O(1)。

  1. 处理边界情况（数组长度为0或1）。
  2. 初始化前两个状态。
  3. 遍历数组，逐个计算当前最大值并更新状态。

代码实现(Java)：

public class Solution {public int rob(int[] nums) {int n = nums.length;if (n == 0) return 0;if (n == 1) return nums[0];int prevPrev = nums[0];int prev = Math.max(nums[0], nums[1]);for (int i = 2; i < n; i++) {int current = Math.max(prev, prevPrev + nums[i]);prevPrev = prev;prev = current;}return prev;}
}

方法二：动态规划（数组存储）

思路：
定义一个数组 dp，其中 dp[i] 表示偷到第 i 个房屋时的最大金额。状态转移方程为：dp[i] = max(dp[i-1], dp[i-2] + nums[i])。

步骤：

  1. 处理边界情况。
  2. 初始化 dp 数组的前两个元素。
  3. 遍历数组，填充 dp 数组。

代码实现(Java)：


public class Solution {public int rob(int[] nums) {if (nums == null || nums.length == 0) return 0;int n = nums.length;if (n == 1) return nums[0];int[] dp = new int[n];dp[0] = nums[0];dp[1] = Math.max(nums[0], nums[1]);for (int i = 2; i < n; i++) {dp[i] = Math.max(dp[i - 1], dp[i - 2] + nums[i]);}return dp[n - 1];}
}

方法三：记忆化递归

思路：
自顶向下递归，使用记忆化存储已计算的结果，避免重复计算。递归函数返回从当前位置开始能偷到的最大金额。

步骤：

  1. 初始化记忆数组。
  2. 递归计算每个位置的最大值，保存结果。

代码实现(Java)：


public class Solution {public int rob(int[] nums) {int[] memo = new int[nums.length];Arrays.fill(memo, -1);return robHelper(nums, 0, memo);}private int robHelper(int[] nums, int start, int[] memo) {if (start >= nums.length) return 0;if (memo[start] != -1) return memo[start];int res = Math.max(robHelper(nums, start + 1, memo), nums[start] + robHelper(nums, start + 2, memo));memo[start] = res;return res;}
}

复杂度分析

  • 动态规划（空间优化）： 时间复杂度 O(n)，空间复杂度 O(1)。通过变量滚动更新，节省空间。
  • 动态规划（数组存储）： 时间复杂度 O(n)，空间复杂度 O(n)。直观记录每个位置的最高金额。
  • 记忆化递归： 时间复杂度 O(n)，空间复杂度 O(n)。递归树深度为 n，记忆化避免重复计算。

199. 二叉树的右视图

给定一个二叉树的 根节点 root，想象自己站在它的右侧，按照从顶部到底部的顺序，返回从右侧所能看到的节点值。

示例 1：

输入：root = [1,2,3,null,5,null,4]
输出：[1,3,4]

示例 2：

输入：root = [1,2,3,4,null,null,null,5]
输出：[1,3,4,5]

示例 3：

输入：root = [1,null,3]
输出：[1,3]

示例 4：

输入：root = []
输出：[]

提示:

  • 二叉树的节点个数的范围是 [0,100]
  • -100 <= Node.val <= 100

方法一：BFS层次遍历法

  • 核心思想：进行标准层次遍历，每层遍历结束后，最后一个出队的节点即为该层最右可见节点。
  • 实现要点：使用队列进行广度优先遍历，维护当前层节点数，收集每层末尾节点。

代码实现(Java)：

class Solution {public List<Integer> rightSideView(TreeNode root) {List<Integer> result = new ArrayList<>();if (root == null) return result;Queue<TreeNode> queue = new LinkedList<>();queue.offer(root);while (!queue.isEmpty()) {int levelSize = queue.size();for (int i = 0; i < levelSize; i++) {TreeNode node = queue.poll();// 每层的最后一个节点加入结果集if (i == levelSize - 1) result.add(node.val);if (node.left != null) queue.offer(node.left);if (node.right != null) queue.offer(node.right);}}return result;}
}

方法二：DFS右优先递归法

  • 核心思想：按照「根→右→左」的顺序遍历，每个深度首次访问的节点即为该层最右节点。
  • 实现要点：递归时优先处理右子树，利用结果列表长度与深度的关系判断是否首次访问该层。

代码实现(Java)：

class Solution {public List<Integer> rightSideView(TreeNode root) {List<Integer> result = new ArrayList<>();dfs(root, 0, result);return result;}private void dfs(TreeNode node, int depth, List<Integer> result) {if (node == null) return;// 当前深度首次访问的节点即为右视图节点if (depth == result.size()) result.add(node.val);dfs(node.right, depth + 1, result); // 先右后左确保右优先dfs(node.left, depth + 1, result);}
}

复杂度分析

  1. BFS层次遍历法：

    • 时间复杂度：O(n) ，每个节点入队出队一次；
    • 空间复杂度：O(n) ，队列存储最多n节点。

  2. DFS右优先递归法：

    • 时间复杂度：O(n) ，每个节点访问一次；
    • 空间复杂度：O(h) ，递归栈深度为树高h。

对比总结

  • 遍历顺序：BFS按层扫描天然适合收集层信息，DFS通过调整访问顺序模拟右视图。
  • 空间效率：BFS空间复杂度为最宽层的节点数，DFS为树的高度，对非平衡树更高效。

200. 岛屿数量

给你一个由 '1'（陆地）和 '0'（水）组成的的二维网格，请你计算网格中岛屿的数量。
岛屿总是被水包围，并且每座岛屿只能由水平方向和/或竖直方向上相邻的陆地连接形成。
此外，你可以假设该网格的四条边均被水包围。

示例 1：

输入：grid = [["1","1","1","1","0"],["1","1","0","1","0"],["1","1","0","0","0"],["0","0","0","0","0"]
]
输出：1

示例 2：

输入：grid = [["1","1","0","0","0"],["1","1","0","0","0"],["0","0","1","0","0"],["0","0","0","1","1"]
]
输出：3

提示：

  • m == grid.length
  • n == grid[i].length
  • 1 <= m, n <= 300
  • grid[i][j] 的值为 '0' 或 '1'

方法一：深度优先搜索（DFS）

  • 核心思想：从起点出发，尽可能深地探索相邻节点，遇到边界或水域时回溯。
  • 实现方式：递归遍历上下左右四个方向，将访问过的陆地标记为水域（'0'）。

代码实现(Java)：

class Solution {public int numIslands(char[][] grid) {int count = 0;for (int i = 0; i < grid.length; i++) {for (int j = 0; j < grid[0].length; j++) {if (grid[i][j] == '1') {dfs(grid, i, j);count++;}}}return count;}private void dfs(char[][] grid, int i, int j) {if (i < 0 || j < 0 || i >= grid.length || j >= grid[0].length || grid[i][j] != '1') {return;}grid[i][j] = '0'; // 标记为已访问dfs(grid, i - 1, j); // 上dfs(grid, i + 1, j); // 下dfs(grid, i, j - 1); // 左dfs(grid, i, j + 1); // 右}
}

方法二：广度优先搜索（BFS）

  • 核心思想：从起点出发，逐层扩展探索相邻节点。
  • 实现方式：使用队列存储待处理节点，每次处理一层节点，确保按层序标记所有相连陆地。

代码实现(Java)：

class Solution {public int numIslands(char[][] grid) {int count = 0;int m = grid.length;int n = grid[0].length;for (int i = 0; i < m; i++) {for (int j = 0; j < n; j++) {if (grid[i][j] == '1') {bfs(grid, i, j);count++;}}}return count;}private void bfs(char[][] grid, int i, int j) {Queue<int[]> queue = new LinkedList<>();queue.offer(new int[]{i, j});grid[i][j] = '0'; // 标记起点为已访问int[][] dirs = {{-1, 0}, {1, 0}, {0, -1}, {0, 1}}; // 方向数组while (!queue.isEmpty()) {int[] curr = queue.poll();for (int[] dir : dirs) {int x = curr[0] + dir[0];int y = curr[1] + dir[1];// 检查边界和是否未访问if (x >= 0 && x < grid.length && y >= 0 && y < grid[0].length && grid[x][y] == '1') {grid[x][y] = '0'; // 标记为已访问queue.offer(new int[]{x, y});}}}}
}

复杂度分析

  1. DFS（深度优先搜索）：

    • 时间复杂度：O(m×n)，每个节点仅访问一次。
    • 空间复杂度：最坏情况下为 O(m×n)（递归栈深度）。

  2. BFS（广度优先搜索）：

    • 时间复杂度：O(m×n)，每个节点处理一次。
    • 空间复杂度：O(min(m, n))，队列最坏情况下存储对角线节点。

对比总结

方法优点缺点适用场景
DFS代码简洁，实现直观可能栈溢出（深递归时）小规模网格或树形结构
BFS无栈溢出风险需要额外队列空间大规模网格或要求稳定性

声明

  1. 本文版权归 CSDN 用户 Allen Wurlitzer 所有，遵循CC-BY-SA协议发布，转载请注明出处。
  2. 本文题目来源 力扣-LeetCode ，著作权归领扣网络所有。商业转载请联系官方授权，非商业转载请注明出处。

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编程日记 2025/8/22 20:06:41

机器学习模型性能提升教程（特征工程和模型优化）

特征工程和模型优化是提升机器学习模型性能的核心步骤&#xff0c;以下从特征工程和模型优化两个维度&#xff0c;结合具体案例展开说明&#xff1a; 一、特征工程 特征工程的核心目标是从原始数据中提取更有价值的信息&#xff0c;常见方法包括特征选择、特征构造和特征转换。…...

编程日记 2025/8/21 2:15:51

跨域问题前端解决

由于浏览器的同源策略&#xff0c;前后端分离的项目&#xff0c;调试的时候总是会遇到跨域的问题&#xff0c;这里通过修改前端代码解决跨域问题。 首先先查看前端代码的根目录下&#xff0c;有没有vue.config.js文件, 若有&#xff0c;使用方法1&#xff0c;若没有此文件&…...

编程日记 2025/8/21 4:23:09

每天五分钟深度学习框架pytorch：搭建LSTM完成时间序列的预测

本文重点 前面一篇文章我们使用了pytorch搭建了循环神经网络LSTM然后完成了手写字体识别的任务，本文我们使用LSTM完成一个时间序列的任务。 数据集介绍 数据集如图所示，其中有一列是时间，然后还有一列是对应时间的起飞航班数，它可以看成是一个时间序列，通过前面t时间的起…...

编程日记 2025/8/22 21:54:04

Autosar应用层开发基础——Arxml制作

Davinci软件的主要作用 (1) AUTOSAR 软件架构设计 图形化建模&#xff1a;支持 SWC&#xff08;Software Component&#xff09;设计、接口定义、端口连接等。 分层架构管理&#xff1a;清晰划分 应用层&#xff08;SWC&#xff09; 和 基础软件层&#xff08;BSW&#xff09…...

编程日记 2025/8/17 22:21:02

Word 页眉设置（不同章节不同页眉）

需求分析 要给文档设置页眉&#xff0c;但是要不同的页眉不同的页眉 问题点&#xff1a;一旦设置页眉 每个页眉都是一样的 现在要设置不一样的 设置了页眉但是整个文章的页眉都一样 问题解决 取消链接 前一节&#xff08;不和前面的页眉同步更新&#xff09; 小结 不同的…...

编程日记 2025/8/17 23:16:35

Redis的Java客户端的使用

Redis 的 Java 客户端使用 C 追求极致的性能, 而 Java没有这样的追求. Redis 在官网公开了所使用的应用层协议 (RESP). 任何一个第三方都可以通过这个协议, 来实现出一个和 Redis 服务器通信的客户端程序. 已经有很多大佬, 做好了库, 可以让我们直接调用 (不必关注 RESP 协议…...

编程日记 2025/8/20 15:29:31

双向链表示例

#include <stdio.h> #include <stdlib.h>// 定义双向链表节点结构体 typedef struct list {int data; // 数据部分struct list *next; // 指向下一个节点的指针struct list *prev; // 指向前一个节点的指针 } list_t;// 初始化链表&#xff0c;将链表的…...

编程日记 2025/8/21 11:00:17

Unity如何把一个物体下物体复制很多到别的物体下

C# 脚本批量复制 如果需批量复制到多个父物体下&#xff0c;推荐用脚本实现&#xff1a; using UnityEngine;public class CopyChildren : MonoBehaviour {// 原父物体&#xff08;拖拽赋值&#xff09;public Transform sourceParent;// 目标父物体数组&#xff08;可拖拽多个…...

编程日记 2025/8/20 19:31:07

Java Properties 类详解

Java Properties 类详解 Properties 是 Java 中用于处理 键值对配置文件 的特殊类&#xff0c;继承自 Hashtable<Object,Object>。以下是其核心知识点&#xff1a; 1. 核心特性 特性说明存储格式纯文本文件&#xff08;.properties&#xff09;&#xff0c;每行 keyval…...

编程日记 2025/8/17 17:33:38

进程内存分布--之理论知识

一个由C/C编译的程序占用的内存分为以下几个部分 &#xff1a; 1、栈区&#xff08;stack&#xff09;&#xff1a;由编译器自动分配释放 &#xff0c;存放函数调用函数的参数值&#xff0c;局部变量的值等。其操作方式类似于数据结构中的栈。 2、堆区&#xff08;heap&#xf…...

编程日记 2025/8/19 5:03:25

TDengine 窗口预聚集

简介 在大数据量场景下&#xff0c;经常需要查询某段时间内的汇总结果&#xff0c;当历史数据变多或者时间范围变大时&#xff0c;查询时间也会相应增加。通过预聚集的方式可以将计算结果提前存储下来&#xff0c;后续查询可以直接读取聚集结果&#xff0c;而不需要扫描原始数…...

编程日记 2025/8/21 10:27:57